Популярные программы для распознавания лиц

Содержание

Программы распознавания лиц – как найти человека по фотографии в интернете, FindFace, veriface, поиск людей в социальных сетях по фото

Популярные программы для распознавания лиц

В недавнем времени, программы распознавания лиц были исключительно на службе у государственных ведомств. Они помогают идентифицировать человека беря за основу черты лица. Сейчас применение подобного программного обеспечения чаще всего замечено в системах безопасности, в коммерческой деятельности, связанной с рекламой и продвижением различных услуг.

Также некоторое подобие таких онлайн сервисов  и программ доступно и для простых пользователей, их можно найти в сети интернет. В качестве примера можно привести программу Lenovo Veriface. Это фирменная встроенная утилита, которая позволяет разблокировать устройство проводя анализ по лицу.

Далее подробно рассмотрим принцип работы ПО и сервисов, помогающих идентифицировать человека.

Как работает поиск по лицам

В некоторых сервисах поиск по лицам работает на основе технологии нейросетей.

Поиск происходит исходя из определенных базовых признаков: вес изображения, разрешение, цветокоррекция, экспозиция, разрешение и т.д.

Сейчас, технология нейросетей развивается, помимо базовых признаков, определение происходит с помощью дополнительных особенностей: текстура кожи, форма рта, ушей, цвета волос, расположение глаз и т.д.

Чтобы отыскать похожего человека, необходимо загружать четкие фотографии, в противном случае поиск будет неудачный. Также стоит сказать о том, что социальные сети защищают информацию о своих пользователях. В большинстве соцсетей встроены функции защиты профиля, позволяющие скрывать фотографии человека.

Программы распознавания лиц

Системы (программы) распознавания лиц по фото и видео используют более продвинутые алгоритмы. Подобных систем нет в открытом доступе, они используются в службах безопасности, для контроля и предотвращения чрезвычайных происшествий в крупных городах и в местах массового скопления людей.

Подобное ПО чаще всего использует алгоритм распознавания Виолы-Джонса. Программа, при помощи данного метода распознает лица даже при повороте на 30 градусов.

Метод основывается на признаках Хаара, которые представляют собой набор черно-белых масок различной формы и размера.

Происходит наложение масок на изображение и происходит расчет яркостей пикселей путем сложения, после чего рассчитывает разность значений.

Далее система сравнивает результаты с накопленными данными, и определив лицо на изображении продолжает его отслеживать для выбора оптимального ракурса. После этого запускается процесс считывания и ПО находит опорные точки на лице. Далее изображение анализируется с теми данными, которые находятся в базах. Если они совпадают, человек идентифицируется.

FindFace

FindFace – российская программа распознавания лиц, мощное решение, которое позволит распознать лицо на фотографии. FindFace предлагает не только инструменты для обычных пользователей, но и для государственных корпораций и бизнеса. С его помощью можно найти человека, зарегистрированного в .

С 1 сентября общедоступный сервис Финд Фейс останавливает работу, пользоваться некоторое время им смогут только те пользователи, которые приобрели ПРО-аккаунт. Затем авторы полностью откажутся от общедоступной версии в пользу своего коммерческого продукта.

Google Images

Поиск Google.Картинки позволяет найти идентичные фотографии на основе данных поисковых систем, в том числе осуществить поиск человека по лицу. Больше ориентирован на поиск в зарубежных ресурсах:

  • переходим к сервису google.ru;
  • далее в поисковой строке, щелкаем по иконке с изображением фотоаппарата;
  • затем откроется окно выбора загрузки, где потребуется загрузить картинку или указать на нее ссылку;
  • затем откроется страница выдачи поискового запроса. Под основным изображением будут даны ключевые запросы, по которым осуществлялся поиск, и далее представлен список ресурсов, где есть похожие фотографии;
  • щелкаем «Похожие изображения» и ищем нужную картинку.
  • Для того, чтобы перейти к источнику, требуется нажать на картинку и кнопку «Перейти» расположенную рядом с объектом;
  • если похожий объект не обнаружен, возвращаемся на страницу выдачи результата и переходим к блоку «Страницы с подходящими изображениями». Это набор сайтов, где могут встречаться похожие картинки.

  7 причин, почему Интернет вещей должно вас пугать

Яндекс Картинки

Отечественный аналог предыдущего сервиса, который поможет найти человека по фотографии в интернете и произвести поиск по фото в соц.сетях:

  • в поисковой строке нажимаем на иконку с фотоаппаратом;
  • в шапке сайта появится блок загрузки файла с компьютера или ввода ссылки на него;
  • выбираем файл и процесс идентификации по изображению лица начнется автоматически;
  • далее в результатах появится блок с исходным фото, которое можно посмотреть в другом разрешении;
  • под основной картинкой будут расположены ключевые слова, по которым осуществлялся поиск;
  • далее расположен блок «Похожие картинки», щелкаем по нему и ищем похожее изображение. Открываем картинку и переходим к источнику, кликнув по ссылке;
  • под блоком похожих картинок, расположены ресурсы, где встречается изображение, это поможет узнать по фото, кто этот человек.

Pictriev

Англоязычный сервис, позволяющий пользователям найти похожего человека и распознать лицо по фото онлайн. В первую очередь он ориентирован на сравнение со знаменитостями, поэтому результаты могут быть не совсем корректные:

  • переходим на сервис Pictriev;
  • загружаем файл или указываем на него ссылку и щелкаем «Поиск»;
  • далее сервис распознает пол человека и его примерный возраст;
  • внизу будет представлена информация о том, на сколько процентов человек совпадает с тем или иным двойником.

Источник: http://composs.ru/programma-raspoznavaniya-lic/

Чем опасен сервис FindFace для распознавания лиц

Популярные программы для распознавания лиц

Вы уже слышали о сервисе, который по фотографии находит ваш профиль во «ВКонтакте»? Он появился еще в феврале, но народную известность получил только сейчас благодаря фантазии питерского фотографа Егора Цветкова.

Редакция Kaspersky Daily решила провести с ним собственный эксперимент. Нам стало интересно, можно ли с помощью обычного смартфона на лету узнать всю подноготную идущего мимо по улице человека.

Вывод неутешительный — можно (хотя и не всегда). Помимо этого обнаружилось еще немало любопытного. Например, один из наших коллег случайно выяснил, что его личность украли. Но обо всем по порядку.

Как вообще пользоваться FindFace (и зачем)

Итак, FindFace — это сервис, который ищет профиль «ВКонтакте» по фотографии. У него есть веб-версия и мобильные приложения под Android и iOS. В мобильных приложениях функций поменьше, и работают они слегка кривовато, зато не нужно никуда копировать фотографии: сделал снимок — и он сразу распознается.

Также мобильное приложение показывает только фотографии из профиля найденного человека во «ВКонтакте». Если пользователь не озаботился настройкой доступа, то обнаруживается немало любопытного — об этом могут отлично рассказать работы вышеупомянутого Егора Цветкова.

Петербургский фотограф с помощью нейросетей находит в соцсетях встреченных им незнакомцев https://t.co/9kp5LhvOf9 pic..com/8add3AEdAk

— TJ (@tjournal) April 6, 2016

Веб-сервис более удобен — он позволяет сразу перейти в профиль человека во «ВКонтакте» со всеми его потрохами. Первые 30 подходов бесплатно, дальше FindFace хочет денег.

На фотографиях, сделанных в идеальных условиях (когда человек тебе позирует), проблем с распознаванием практически не возникает. Из десятка тестовых «жертв» в офисе девять были найдены с первой же попытки.

Если снимать на мобильник прохожих (на улице или в вагоне метро) незаметно — так, чтобы они не обратили на фотографа внимания, — точность падает в два-три раза. На снимки, сделанные издалека, приложение часто реагирует единственным образом: «Людей не обнаружено». Однако увеличение картинки (кроп, цифровой зум) решает вопрос.

Мне нужны твое лицо, отпечаток пальца и радужная оболочка https://t.co/tPJzSrcdZV pic..com/WnlR4GOjhy

— Kaspersky Lab (@Kaspersky_ru) October 28, 2015

При дневном освещении даже быстро идущего человека вполне реально заснять на средний смартфон. В метро требуются уже статичный объект или хорошая камера.

Выводы и советы

Вряд ли вам хочется, чтобы ваш профиль в соцсети мог найти любой встречный-поперечный. Что можно сделать?

1. Поиск идет только по фотографиям профиля «ВКонтакте» — учитывается как актуальная аватарка, так и все предыдущие. В соцсети эти изображения хранятся в альбоме «Фотографии со страницы».

Что важно — в этом альбоме нельзя включить настройки приватности: снимки в любом случае видны всем пользователям соцсети.

Аватарки можно лишь удалить, и при уменьшении их числа качество распознавания сразу заметно падает.

По каким фотографиям FindFace находит страницу пользователя, а по каким — нет

Совет: удалите старые фотографии профиля и оставьте в этом альбоме одну картинку, где не очень хорошо видно ваше лицо, — будете меньше шарахаться от подозрительных людей с камерами.

2. Нестандартные фотографии — вполоборота, под необычным углом, в капюшоне — часто затрудняют распознавание. Корчить рожи тоже помогает в какой-то мере. Отлично работают очки с массивной оправой — в наших опытах при виде них программа сразу терялась. Но если у вас в профиле есть фотографии в таких очках и с подобными рожами, то вас, скорее всего, все равно найдут.

Как люди скрываются от Большого Брата: маски, очки, макияж и прочие штуки https://t.co/nKkHdNa4vw pic..com/nrjca2GlZ3

— Kaspersky Lab (@Kaspersky_ru) October 7, 2015

3. Для многих героев нашего эксперимента стало сюрпризом, как много фотографий у них лежит в открытом доступе. Вроде они все знали о настройках приватности и даже что-то там выставляли — и тем не менее. Обратите на это внимание. Просто поставить галочки в «Мои настройки — Приватность» недостаточно: обязательно посмотрите, какие разрешения на просмотр стоят у ваших фотоальбомов.

Совет: попросите зайти в ваш аккаунт постороннего человека (который не является вашим другом в ВК) и посмотрите, что этому постороннему там видно.

4. FindFace реализован достаточно корректно: он вроде бы не показывает никакой информации, закрытой настройками соцсети, и, кажется, не кэширует данные.

По крайней мере, в наших тестах после удаления всех фотографий профиля сервис уже не находил человека при повторном поиске.

Однако нет никаких гарантий, что завтра на горизонте не появится «менее щепетильная» распознавалка, которая будет подключаться не к «ВКонтакте». В общем, проверить настройки приватности остальных соцсетей тоже неплохо, и лучше сделать это прямо сейчас.

Рассказываем о том, как правильно защитить свою учетную запись ВКонтакте: https://t.co/7iLF5UxS1F pic..com/sYbinkDDwD

— Kaspersky Lab (@Kaspersky_ru) December 3, 2015

5. FindFace позиционируется как сервис знакомств. Увидел красивую девушку, сфотографировал, посмотрел на ее интересы — есть о чем дальше поговорить. На самом деле потенциал у этой штуковины намного более широкий.

Некоторые люди в соцсетях регистрируются под вымышленными именами, а вот фото в профиле ставят реальное. Дескать, Интернет большой — никто тебя не найдет. Так вот, нужно будет — очень даже найдут. Например, когда такой человек пойдет на работу устраиваться.

Обещанная история про кражу личности сотрудника «Лаборатории Касперского»

То есть что, вообще не публиковать фото в соцсетях? Один наш сотрудник так и делал. Паранойя, понимаете ли.
Однако FindFace его нашла. И нельзя сказать, что она ошиблась, — фотография действительно его. Просто этот снимок некий «Витёк Тизинксилов» скопировал из галереи другого пользователя в совершенно другой социальной сети. Попросту использовал чужой портрет для своего профиля.

О краже цифровой личности и о том, как россиянка стала певицей и звездой твиттера: https://t.co/OamVgMfrAG pic..com/adWRx9rUjt

— Kaspersky Lab (@Kaspersky_ru) January 28, 2016

Более того, быстрый поиск по картинке в Google показал, что эта фотография используется не только как аватар для «ВКонтакте», но и в некоей социальной сети «Фотострана». Согласитесь, не слишком приятно обнаружить комментарии от неведомого человека, прикрывающегося вашим лицом?

В общем, не стоит думать, что если у вас нет фотографий в профиле, то и беспокоиться не о чем. Ваши друзья могут выложить ваш портрет (или групповую фотографию) в свободный доступ. После этого предсказать дальнейшую судьбу изображения просто нереально.

Совет: пока «ВКонтакте» не прикрыла API, через который работает эта программа, может, имеет смысл «пробить» и свою фотографию. Мало ли где вы найдете собственных «клонов»?

Как взломать и ограбить человека или превратить его жизнь в ад с помощью интернета: https://t.co/mGD1Xyn27J pic..com/0SOotn3N61

— Kaspersky Lab (@Kaspersky_ru) April 5, 2016

Дисклеймер: мы удалили всю информацию о попавших в кадр прохожих, которые не давали своего согласия на участие в эксперименте.

Источник: https://www.kaspersky.ru/blog/findface-experiment/11671/

Распознавание человека на фотографии с помощью dlib

Популярные программы для распознавания лиц

Глубокие нейронные сети можно использовать для проведения биометрической идентификации человека по лицу. Такая идентификация удобна, потому что она выполняется быстро и не требует от человека каких-либо специальных действий. Кроме того, лицо у человека всегда с собой, его нельзя забыть дома или потерять.

Идентификация по лицу применяется во многих системах безопасности и обслуживания. Давайте рассмотрим пример из банковской отрасли. Клиент приходит в банк и показывает паспорт.

Сотруднику банка нужно определить, что паспорт принадлежит именно этому человеку. Эта задача называется верификацией.

Она не так проста, как может показаться, потому что люди в жизни иногда выглядят совсем не так, как на фотографии в паспорте. Например, я с возрастом изменился (хотя и не очень сильно):

Примеры более серьезных изменений можно найти на сайте adme.ru.

Задачу верификации можно решать автоматически, если сфотографировать клиента на web-камеру (это сейчас делают многие банки) и сравнить полученное изображение с фотографией в паспорте. Давайте посмотрим как это можно сделать с помощью глубоких нейронных сетей.

Библиотека машинного обучения dlib

Для распознавания человека на фотографии мы будем использовать библиотеку машинного обучения dlib, которая содержит удобные средства распознавания лиц. Библиотека написана на C++, но у нее есть Python API, который мы и будем использовать.

Установить dlib проще всего вместе с Anaconda. Установите Anaconda для своей операционной системы, а затем выполните команду:

conda install -c conda-forge dlib

Если вы не используете Anaconda, то можно установит dlib вручную по инструкции. Однако этот процесс значительно дольше и сложнее.

Алгоритм верификации

Для решения задачи верификации мы будем использовать сверточную нейронную сеть, а именно предварительно обученную нейронную сеть ResNet.

От сети отрезаются слои, отвечающие за классификацию, и остаются только сверточные слои, которые извлекают ключевые признаки из изображения. Результат работы – набор чисел, который называется дескриптором.

Такие дескрипторы мы извлечем из фотографии клиента в паспорте и с web-камеры.

dlib использует модифицированный вариант сети ResNet34. Эта сеть выдает дескрипторы из 128 чисел. Сеть обучена специальным образом так, чтобы дескрипторы фотографий одного человека находились рядом друг с другом, а дескрипторы фотографий разных людей – далеко друг от друга.

Чтобы оценить близость дескрипторов в dlib используется Евклидово расстояние. Если значение Евклидова расстояния между дескрипторами меньше 0.6, то считается, что на фотографиях один и тот же человек. С использованием такой метрики dlib обеспечивает точность 99.38% на тесте распознавания лиц Labeled Faces in the Wild.

Загрузка предварительно обученных моделей

Для работы нам понадобятся предварительно обученные модели для выделения лица на фотографии и извлечения дескрипторов из лица. Эти модели можно скачать с сайта dlib:

Скачанные файлы нужно разархивировать и скопировать в каталог с программой распознавания лиц.

Реализация верификации человека на фотографии

Давайте рассмотрим, как реализовать верификацию человека на фотографии с помощью библиотеки dlib. Сначала нем необходимо подключить нужные модули:

import dlibfrom skimage import iofrom scipy.spatial import distance

Подключаем библиотеку dlib, модуль io из библиотеки scikit-image для загрузки фотографий из файлов, а также модуль distance из библиотеки SciPy, который будет использоваться для рассчета Евклидова расстояния.

Создаем модели для распознавания лиц на основе ранее загруженных файлов:

sp = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')facerec = dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')detector = dlib.get_frontal_face_detector()

Загружаем и показываем первую фотографию. Это будет фотография из паспорта:

img = io.imread('sozykin_passport.jpg')win1 = dlib.image_window()win1.clear_overlay()win1.set_image(img)

Фотография выглядит следующим образом:

Находим на фотографии лицо по 68 ключевым точкам с помощью алгоритма, описанного в статье One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees:

dets = detector(img, 1)for k, d in enumerate(dets): print(“Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}”.format( k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) shape = sp(img, d) win1.clear_overlay() win1.add_overlay(d) win1.add_overlay(shape)

Найденное лицо и ключевые точки на нем будут показаны на фотографии:

Извлекаем дескриптор из найденного лица:

face_descriptor1 = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

Можно напечатать дескриптор и посмотреть, как он выглядит:

Пример дескриптора лица из 128 чисел

-0.143361 -0.010574-0.0205466-0.0760989-0.08178590.0557212-0.0598148-0.1044990.156351-0.1131370.2541-0.0255717-0.294706-0.06572520.005461830.0197356-0.119519-0.0928954-0.0307344-0.0254050.04523790.027095-0.03013050.0345449-0.133859-0.27474-0.159836-0.18149-0.0380562-0.06253190.004853510.0269533-0.0954231-0.04921040.0319180.0857472-0.0927711-0.02596420.233257-0.00325606-0.121691-0.

0793940.01883530.1978030.1306440.0386678-0.0112381-0.08703950.141996-0.2054540.05602260.2531230.2065870.1180890.0277112-0.1549270.04653670.162008-0.2458420.06055350.048827-0.0922293-0.0161505-0.02519430.1971780.106469-0.167589-0.1826940.208899-0.130925-0.0810630.127503-0.199762-0.283384-0.1856390.07580530.3709210.135176-0.126596-0.00810343-0.170073-0.130998-0.03823770.04407550.

00773637-0.111487-0.0522793-0.03787580.171189-0.05714230.0259220.1882560.009524350.06052750.02950690.0615573-0.09174790.0212216-0.0575450.0380124-0.0730892-0.1342720.02563590.063667-0.1451980.2285490.0148294-0.0463585-0.057713-0.0879126-0.10461-0.01396460.219559-0.3195420.1975080.1135580.1164190.1943420.05096060.105459-0.0153985-0.0616571-0.264749-0.09231620.00994077-0.000828513-0.

03944630.0146801

Теперь сделаем все то же самое для фотографии с web-камеры:

img = io.imread('sozykin_webcam.jpg')win2 = dlib.image_window()win2.clear_overlay()win2.set_image(img)dets_webcam = detector(img, 1)for k, d in enumerate(dets_webcam): print(“Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}”.format( k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) shape = sp(img, d) win2.clear_overlay() win2.add_overlay(d) win2.add_overlay(shape)face_descriptor2 = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

Вот так выглядит фотография с выделенным лицом и ключевыми точками на нем:

Теперь у нас есть два дескриптора лиц с разных фотографий face_descriptor1 и face_descriptor2. Чтобы определить, один и тот же человек на фотографиях, или нет, нам нужно найти Евклидово расстояние между дескрипторами:

a = distance.euclidean(face_descriptor1, face_descriptor2)print(a)

Результат рассчета расстояния:

Евклидово расстояние меньше 0.6, значит две фотографии принадлежат одному человеку.

Фотографии разных людей

Давайте попробуем сравнить фотографии разных людей. Загружаем фотографию другого человека и выделяем ее дескриптор:

img = io.imread('foto.jpg')win2 = dlib.image_window()win2.clear_overlay()win2.set_image(img)dets_webcam = detector(img, 1)for k, d in enumerate(dets_webcam): print(“Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}”.format( k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) shape = sp(img, d) win2.clear_overlay() win2.add_overlay(d) win2.add_overlay(shape)face_descriptor2 = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

Вот результат обнаружения лица (это фотография моей жены):

Рассчитываем Евклидово расстояние:

a = distance.euclidean(face_descriptor1, face_descriptor2)print(a)0.8440052856492404

Расстояние больше 0.6, значит на фотографиях разные люди.

Изменение позы человека на фотографии

Может возникнуть вопрос: зачем выделять ключевые точки на лице? Почему нельзя просто извлекать дескриптор сразу из фотографии лица? Дело в том, что человек может смотреть не прямо в камеру, а в сторону. Например, так:

Если извлекать дескриптор из фотографии повернутого лица, он может сильно отличаться от дескриптора фотографии лица в фас.

Чтобы решить эту проблему, dlib использует афинное преобразование фотографии с использованием ключевых точек.

Производится перенос ключевых точек в такую позицию, как будто бы человек смотрит прямо в камеру. Дескрипторы извлекаются только после афинного преобразования изображения.

Расстояние между дескрипторами на фотографии из паспорта и фотографии, на которой я смотрю в сторону от камеры:

Расстояние больше, чем для фотографии, на которой я смотрю прямо в камеру, но все равно меньше 0.6. Значит на фото один и тот же человек.

Тестирование точности верификации

Пока все работает хорошо. Давайте протестируем более сложный случай: сравним фотографии похожих людей. Я нашел фотографию похожего на меня человека с помощью сервиса FindFace:

Видно, что сходство действительно большое. Расстояние между дескриптором из этой фотографии и дескриптором из фотографии моего паспорта:

Расстояние меньше рекомендуемого dlib значения 0.6, хотя на фотографиях разные люди. Это означает, что не всегда можно использовать значения расстояния, рекомендованные dlib или другой аналогичной библиотекой. Возможно для вашей системы, чтобы добиться необходимой точности, придется снизить границу расстояния до 0.5 или другого значения.

Итоги

Итак, мы научились проводить верификацию человека на фотографии с помощью библиотеки dlib. На первом шаге мы находим на фотографии лицо и его ключевые точки.

Если человек смотрит в сторону, то ключевые точки переносятся таким образом, чтобы лицо было направлено прямо в камеру. Затем из выделенного лица извлекается дескриптор из 128 чисел с помощью предварительно обученной сети ResNet34.

Для определения близости дескрипторов используем Евклидово расстояние.

По рекомендации dlib, если Евклидово расстояние меньше 0.6, значит на фотографиях один и тот же человек. Однако, как мы убедились, если использовать значение 0.

6, то возможны ложные положительные срабатывания на фотографиях похожих людей.

Поэтому вам, возможно, придется самостоятельно подбирать значение границы Евклидова расстояния для своих данных, чтобы обеспечить необходимую точность верификации.

Полный текст примера программы верификации человека по лицу в Jupyter Notebook есть в репозитории на github.

Полезные ссылки

Источник: https://www.asozykin.ru/deep_learning/2017/08/11/Foto-Verification-with-Dlib.html

Программа распознавания лиц

Популярные программы для распознавания лиц

  • База людей
  • Фотографии
  • Быстрый поиск
  • Поиск по фото
  • Web-камера
  • IP-камера
  • Удивляйте клиентов
  • Улучшить имидж
  • Отчеты директору
  • Быстрый старт
  • Красивый дизайн
  • Легкая программа

  Язык базовой версии программы: РУССКИЙ   Также Вы можете заказать международную версию программы, в которую сможете вносить информацию на ЛЮБОМ ЯЗЫКЕ мира. Даже интерфейс сможете легко перевести самостоятельно, так как все названия будут вынесены в отдельный текстовый файл.

Интеллектуальная система распознавания лиц может использоваться для различных задач. Функция распознавания лиц в программе может быть настроена под любую задачу!

Программа распознавания подходит для разных организаций:

  • Программа для казино, игрового зала;
  • Программа для службы охраны;
  • Программа для учета рабочего времени сотрудников, посещаемости;
  • Программа для ресепшена любой организации для распознавания клиентов;

Работает распознавание лиц на фото. Также распознавание лиц на видео работает с использованием web-камеры или более качественным изображением с IP-камеры. Алгоритм распознавания лиц дает большую вероятность при использовании именно IP камеры. Программа распознавания лиц скачать бесплатно можно в виде демо-версии.

Распознавание лиц скачать программу можно по запросу на электронную почту. Распознавание лиц на фото программа использует сжатый JPEG формат, который сохраняется в базу данных. наблюдение программы распознавание лиц производит захват изображения.

Распознавание лиц онлайн – выдает результат в режиме реального времени: есть ли человек, стоящий перед камерой, в базе данных или нет.

Автоматическое распознавание лиц работает быстро.

Поиск в базе программы распознавания, в которой находится 5000 изображений, занимает 1 секунду! Распознавание лиц на фотографиях экономит место, сохраняя в базу только лицо, игнорируя фон изображения.

Технология распознавания лиц определяет ключевые черты человека. Модуль программы распознавания лиц лицензируется на каждое рабочее место. Программа распознавания лиц в интернете не выкладывается в качестве демонстрационной версии.

Программой могут пользоваться:

  • Казино
  • Игральные залы
  • Охранные компании
  • Игровые центры
  • Покерные дома
  • Любая другаяорганизация

Посмотрев следующее видео, можно быстро ознакомиться с возможностями программы УСУ – Универсальной Системы Учета. Если Вы не видите загруженное на видео, обязательно напишите нам, мы найдем другой способ показать демонстрационный ролик!

Кроме мнений о программе УСУ обычных пользователей Вашему вниманию теперь представляются мнения экспертов. Анатолий Вассерман родился 9 декабря 1952 года. Окончил Одесский технологический институт холодильной промышленности, по специальности инженер.

После окончания института работал программистом. Затем — системным программистом. Впервые на экране появился в 1989 году в клубе «Что? Где? Когда?», затем — на «Брэйн-ринге».

В телевизионной «Своей игре» одержал пятнадцать побед подряд в 2001—2002 годах и стал лучшим игроком десятилетия в 2004 году. Пятикратный чемпион Украины по спортивной версии «Своей игры».

Четырёхкратный чемпион Москвы по спортивной версии «Своей игры», бронзовый призёр того же соревнования, серебряный 2017 года. Серебряный призёр «Знатокиады» – Всемирных игр знатоков – 2010 года по «Своей игре».

Кроме мнений о программе УСУ обычных пользователей Вашему вниманию теперь представляются мнения экспертов. Александр Друзь – первый магистр интеллектуальной игры “ЧГК”. Шесть раз награждался призом “Хрустальная сова” как лучший игрок клуба. Обладатель “Бриллиантовой совы” – приза лучшему игроку.

Чемпион телевизионной версии «Брейн-ринга». В телевизионной передаче «Своя игра» выигрывал «Линейные игры», «Суперкубок», выигрывал с командой «III Кубок Вызова», установил абсолютный рекорд результативности за одну игру.

Автор и ведущий интеллектуальных игр и познавательных программ на различных телеканалах.

Кроме мнений о программе УСУ обычных пользователей Вашему вниманию теперь представляются мнения экспертов. Максим Поташев — магистр игры «Что? Где? Когда?», четырёхкратный обладатель приза «Хрустальная сова», дважды чемпион мира, трижды чемпион России, шестикратный чемпион Москвы, трёхкратный победитель Открытого чемпионата Москвы по игре «ЧГК».

По итогам всеобщего зрительского ания в 2000 году признан лучшим игроком за все 25 лет существования элитарного клуба. За кандидатуру Максима Поташёва проало 50 тысяч телезрителей программы. Получил «Большую хрустальную сову» и главный приз юбилейных игр — «Бриллиантовую звезду» магистра игры. Член правления и с 2001 года — вице-президент Международной ассоциации клубов.

По профессии — математик, маркетолог, бизнес-тренер. Окончил факультет управления и прикладной математики, преподавал на кафедре общей и прикладной экономики в МФТИ. В августе 2010 года избран президентом Общероссийской общественной организации «Федерация спортивного бриджа России».

Возглавляет консалтинговую компанию, которая помогает различным организациям решать задачи, связанные с продажами, маркетингом, клиентским сервисом и оптимизацией бизнес-процессов.

Кроме мнений о программе УСУ обычных пользователей Вашему вниманию теперь представляются мнения экспертов. Сергей Карякин. В возрасте 12 лет стал самым молодым гроссмейстером в истории человечества. Внесён в Книгу рекордов Гиннесса. Одержал победу в турнире претендентов. Обладатель Кубка мира ФИДЕ.

Чемпион мира по быстрым шахматам, чемпион мира по блицу. Заслуженный мастер спорта Украины. Заслуженный мастер спорта России, гроссмейстер России. Награждён орденом «За заслуги» ІІІ степени. Член Общественной палаты Российской Федерации VI состава. Неоднократный победитель детских и юношеских чемпионатов мира и Европы.

Победитель и призёр ряда крупных турниров. Чемпион XXXVI Всемирной Шахматной олимпиады в составе сборной Украины, серебряный призёр Олимпиады в составе сборной России. На своей доске показал лучший результат и получил первый индивидуальный приз (на 4 доске). Чемпион России с лучшим результатом на 1-й доске.

Чемпион мира в составе сборной России. Полуфиналист Кубка мира. Победитель ряда международных турниров.

Далее представлен краткий перечень возможностей программы Универсальная Система Учета. В зависимости от конфигурации разработанного программного обеспечения список возможностей может меняться.

  • Как распознать человека – подскажет наше профессиональное программное обеспечение!
  • Как узнать человека по лицу? Распознать лицо можно в считанные секунды с нашей программой;
  • Узнать человека по фото, которое было захвачено с видео-потока;
  • Автоматизированная программа улучшит имидж организации;
  • У вас есть возможность управленческий учет скачать прямо у нас со страницы в качестве пробной версии программы для распознавания;
  • Планирование производства сможете формировать на основе коммерческого отчета;
  • Менеджмент предприятия позволит выбрать верный курс развития бизнеса;
  • Автоматизация технических процессов позволит избежать ошибок при работе с программой распознавания;
  • Совершенствование системы мотивации на предприятии пройдет успешнее и приведет к повышению эффективности компании при установке программы;
  • Программа обеспечивает повышение эффективности компании;
  • Узнать человека на видеов программе можно в режиме реального времени;
  • Как узнать человека по фотографии – можно найти положение глаз, губ, носа, бровей и контура головы;
  • Программа может узнать человека по чертам лица, чтобы определить является ли он уже клиентом организации или это только потенциальный клиент компании;
  • Попробуйте наш новый сервис распознавания лиц, чтобы удивить своих клиентов первыми и охватить больший рынок!

Скачать программное обеспечение для учета в распознавании лиц

Ниже располагаются ссылки для загрузки. Скачать бесплатно можно презентацию программного обеспечения в формате PowerPoint и демонстрационную версию. Причем, демо-версия имеет определенные ограничения: по времени использования и функционалу.

  • Презентация программы
  • Скачать демо-версию

Есть вопросы по демо-версии?Наша служба технической поддержки Вам поможет!

Напишите или позвоните нам. Контакты здесь.

Чтобы приобрести данную программу, достаточно позвонить нам по указанным в контактных данных телефонам или скайпу, либо просто написать письмо. Наши специалисты согласуют с Вами подходящую конфигурацию, подготовят договор и счет на оплату.

  • Заказать программу

Источник: http://www.usu.kz/app_raspoznavanie_lica.php

Распознавание лиц: программа с пошаговой инструкцией и описанием

Популярные программы для распознавания лиц

Система распознавания лиц представляет собой компьютерное приложение, способное идентифицировать или проверять человека из цифрового изображения или видеофрагмента. Один из способов сделать это – сравнить выбранные черты лица с изображением и вариантами из базы данных.

Распознавание лиц (программа) обычно используется в системах безопасности, и может быть сравнена с другими биометрическими системами (например, распознавания отпечатков пальцев или глазной диафрагмы). В последнее время она также стала популярной в качестве инструмента коммерческой идентификации и рекламы.

Некоторые алгоритмы распознавания лиц идентифицируют черты лица, извлекая ориентиры или объекты из изображения лица субъекта. Например, алгоритм может анализировать относительное расположение, размер и/или форму глаз, носа, скул и челюсти. Эти данные затем используются для поиска других изображений с соответствующими параметрами.

Другие алгоритмы нормализуют галерею изображений лиц, а затем сжимают сведения о лице, сохраняя только те данные на изображении, которые полезны для распознавания лиц. Затем искомое изображение сравнивается с имеющимися данными.

Одна из самых ранних успешных систем основана на методах сопоставления шаблонов, примененных к набору характерных черт лица, предоставляя своего рода сжатое представление о внешности.

Как работает программа распознавания лиц?

Она включает в себя определенные алгоритмы, которые можно разделить на два основных подхода:

  • Геометрический, который рассматривает отличительные или фотометрические черты лица.
  • Статистический, который переводит изображение в значения и сравнивает их с шаблонами для устранения дисперсий.

Трехмерное распознавание

Новая тенденция, созданная для достижения более высокой точности, представляет собой трехмерное распознавание лиц. Этот метод использует 3D-датчики для сбора информации о форме лица. Эта информация затем используется для идентификации отличительных признаков, таких как контур глазниц, носа и подбородка.

Одним из преимуществ трехмерных программ распознавания лиц является то, что на них не влияют изменения в освещении, в отличие от других вариантов. Эта технология также может идентифицировать из разного диапазона углов обзора, включая вид профиля. Трехмерные точки данных значительно улучшают точность распознавания лиц.

3D-исследования усиливаются благодаря разработке сложных датчиков, которые улучшают работу по захвату изображений в виде трехмерных изображений. Датчики работают, проецируя структурированный свет на лицо.

До десятка или более из этих датчиков изображения могут быть размещены на одном чипе CMOS – каждый из них захватывает другую часть спектра.

Однако, даже идеальный метод 3D-соответствия может быть чувствительным к выражениям лица. Для этой цели группа исследователей в Technion применила инструменты из метрической геометрии для обработки выражений как изометрии.

После этого компания Vision Access создала свое решение для трехмерного распознавания лица. Позднее компания была приобретена Bioscrypt Inc.

, которая разработала версию программы для распознавания лица человека, известную как 3D FastPass.

Новый метод заключается в том, чтобы ввести способ захвата трехмерного изображения с помощью трех следящих камер, которые указывают на разные углы. Одна из них будет указывать на лицевую сторону объекта, вторую – со стороны, третья – под углом.

Все они будут работать вместе, чтобы получить возможность отслеживать лицо объекта в реальном времени и быть в состоянии идентифицировать его.

Считается, что на этой технологии вскоре будет базироваться любая программа для распознавания лиц через камеру.

Анализ текстуры кожи

Другая новая тенденция использует визуальные детали кожи, которые фиксируются в стандартных цифровых или отсканированных изображениях. Этот метод, называемый анализом текстуры кожи, превращает уникальные линии, узоры и пятна, видимые в коже человека, в математическое пространство.

Тесты показали, что с добавлением этой технологии эффективность распознавания лиц может увеличиться на 20-25%.

Термокамеры

Другая форма приема входных данных для распознавания лиц заключается в использовании тепловизионных камер. Благодаря этой процедуре камеры будут только определять форму головы, и при этом игнорировать такие предметы, как очки, шляпы или макияж. Проблема использования термических изображений для распознавания лиц заключается в том, что базы данных для этого ограничены.

В настоящее время исследователи изучают использование этой технологии в реальной жизни и эксплуатационных ландшафтов и в то же время создают новую базу данных тепловизионных изображений.

В исследовании используются низкочувствительные ферроэлектрические электрические датчики низкого разрешения, которые способны получать длинноволновые тепловые инфракрасные образы (LWIR).

Результаты показывают, что слияние LWIR и обычных визуальных камер имеет большие результаты в наружных зондах. На таком сочетании может работать очень мощная программа распознавания лиц для камеры.

Массовое использование

В то время как исследователи работают над новейшими технологиями, доступными только специалистам, разработчики массовых приложений тоже не стоят на месте.

После того, как было объявлено о создании Google Glass, возникло много шума вокруг распознавания лиц и программ для этого в интернете.

Считается, что это откроет массу возможностей для пользователей не только для взаимодействия друг с другом, но и с различными объектами.

Сегодня доступен большой перечень интерфейсов распознавания лиц, которые вы можете использовать для своих приложений. Наиболее распространенными являются следующие.

Face Recognition Stephen

Разработка от из Lambda Labs, которая обеспечивает распознавание лиц по расположению глаз, форме носа и рта, а также проводит гендерную классификацию. Доступно на официальном сайте разработчика.

Face Detection

Компьютерная программа распознавания лиц в интернете, которая является идеальной заменой Face.com. В настоящее время предоставляется бесплатно.

Animetrics Face Recognition

Приложение Animetrics Face Recognition API может использоваться для обнаружения лиц на фотографиях. Информация о чертах лица или ориентирах возвращается в виде координат на изображении.

Skybiometry

Чтобы воспользоваться им, у вас должно быть приложение, созданное в вашей учетной записи в SkyBiometry. Для ее создания достаточно простой регистрации.

Face ++

Это приложение использует передовую технологию компьютерного зрения и интеллектуального анализа данных для обеспечения 3-х основных служб (обнаружение, распознавание и анализ). Программа обеспечивает обнаружение и анализ Landmark (23 точки), ориентир (81 пункт), атрибуты: возраст, пол, очки, раса и так далее.

FaceMark

Это мощный API-интерфейс для распознавания лиц. Он находит 68 точек ориентира для изображения лица анфас и 35 – для профиля. FaceMark обнаруживает ориентиры для лиц на изображении, указанном по URL-адресу, или на загруженном файле, и выдает результат в виде JSON-файла, содержащего вектор ориентиров лица и точек совпадения для каждого найденного варианта.

EmoVu by Eyeris

Интеллектуальное программное обеспечение для распознавания эмоций, которое позволяет камерам читать человеческие микро-выражения, пол и возрастную группу. Это программа распознавания лиц в реальном времени, которая работает, когда пользователи смотрят видео на своих компьютерах или мобильных устройствах.

Rekognition.com

Это одна из лучших альтернатив Face.com. Быстрый, надежный и масштабируемый движок rekognition может выполнять обнаружение лица, сканирование, распознавание и поиск. Его можно автоматически обучать с помощью изображений и тегов на . Поскольку она ориентирована на социальные сети, это лучшая программа распознавания лиц для «Андроид».

FaceRect

Это также мощный и бесплатный интерфейс для обнаружения лиц. Он находит лица (как анфас, так и профиль) на изображении, указанном по URL-адресу или загруженном в виде файла, и может находить несколько лиц на одной фотографии, и выдает ответ в JSON-формате. При этом изображение загружается с ограничивающей рамкой для каждого найденного лица.

Источник: http://fb.ru/article/328680/raspoznavanie-lits-programma-s-poshagovoy-instruktsiey-i-opisaniem

Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.